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\chapter{Introducción}
\section{Antecedentes}
El análisis de nubes proporciona información que es vital para la detección, comprensión y pronóstico de las tendencias meteorológicas y de los cambios ambientales \cite{Buddhiraju2010}, siendo su identificación y clasificación a partir de imágenes meteorológicas necesaria para extraer información acerca de su aparición y tipos \cite{Chethan2009,Gomez-Chova2010}, aspectos fundamentales en muchas aplicaciones meteorológicas, como por ejemplo el análisis de sistemas convectivos de mesoescala (SCM), el cual se basa en la detección, evaluación y seguimiento de cúmulos de nubes precipitantes (análisis de ciclogénesis) a partir de imágenes meteorológicas \cite{Azimi-Sadjadi2000, Bajwa2009, Addesso2012}.

Los SCM son responsables de la mayor parte de las precipitaciones producidas en regiones tropicales tanto en latitudes ecuatoriales como en latitudes medias, causando algunas condiciones climáticas extremas en diversas regiones de la tierra \cite{Machado2004, Vila2004}. Siendo una característica notable de los SCM, su organización en varias escalas de tiempo y espacio, donde se destaca su influencia en la definición de las condiciones atmosféricas, con efecto directo sobre el estado de la nubosidad, la cantidad de radiación solar incidente sobre la superficie, el régimen de vientos y la precipitación de una región \cite{Macedo2004}. 

En Colombia se localiza un gran numero de SCM, los cuales de acuerdo a lo mostrado por los datos de Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) durante el período 1998-2002, contribuyen aproximadamente al 70\% de la precipitación anual del país \cite{Sakamoto2011}.

En el país particularmente, son recordados los desastres causados por las fuertes lluvias producidas por SCM, que azotaron a gran parte del territorio nacional entre el segundo semestre de 2010 y el primer semestre 2011, debido a los efectos devastadores causados sobre la población, así como a los efectos negativos causados sobre la economía local, regional y nacional \cite{ColombiaHumanitaria}. 

Por lo general la detección y el seguimiento de SCM en la mayoría de usos operacionales de imágenes meteorológicas se realiza de forma manual \cite{Fiolleau2013}, mediante inspección visual (nefoanálisis) en imágenes del visible (VIS) e infrarrojo (IR) \cite{Desbois1982}, obtenidas de satélites de órbitas geoestacionarias (GEO, del inglés Geostationary Earth Orbit), cuyas tonalidades de grises permiten a los interpretes reconocer detalles inherentes a la estructura de los SCM. Sin embargo, este conocimiento no es fácil de adquirir y suele ser desarrollado después de muchos años de experiencia práctica \cite{Peak1994}, siendo un trabajo dispendioso y subjetivo \cite{Machado1998}, limitaciones que son más marcadas cuando el personal rota constantemente. 

Para superar las anteriores limitaciones, desde mediados de 1980 a la fecha, se han propuesto diferentes técnicas automatizadas para el análisis de SCM, las cuales en su gran mayoría se basan en la aplicación de algoritmos de detección a partir del infrarrojo térmico (TIR), mediante el uso de umbrales de temperatura de brillo (TB) asociados a bajas temperaturas \cite{Woodley1980, Klitch1985, Williams1987, Arnaud1992, Chen1996, Chen1997, Hodges1997, Laurent1998, Machado1998, Carvalho2001, Machado2002, Morel2002, Vila2008, Sakamoto2011, Goyens2012, Goyens2012, Shukla2012, Fiolleau2013}, donde el principal beneficio de usar umbrales de TB considerando tan solo los canales térmicos es su simplicidad \cite{Morel2002}, bajo la premisa de que el comienzo de las precipitaciones ocurre cuando la temperatura del tope de las nubes desciende de dicho umbral, siendo nubes de gran desarrollo vertical y por lo tanto con una alta probabilidad de que produzcan precipitaciones \cite{Ravelo2000}.

Dichas técnicas basadas en la temperatura del tope de la nube tienden a sobrestimar las precipitaciones en ambientes secos y a subestimarlas en ambientes más húmedos \cite{Ba2001}, por ejemplo, no son capaces de distinguir espesas nubes cirros de las nubes convectivas profundas. En lo que respecta, algunos autores \cite{BADER1996} señalan que a partir de los otros canales se puede obtener información útil de las nubes, como por ejemplo su espesor y tamaño, derivados de los canales visibles (VIS), su temperatura y altura del tope, derivadas de los canales infrarrojos (IR) y su fase, derivada de canales de vapor de agua (WV) \cite{Suvichakorn2007}. 

Actualmente en Colombia el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (Ideam), servicio meteorológico colombiano, realiza la detección y monitoreo de la evolución de SCM, empelando imágenes meteorológicas del Satélite Geoestacionario Operacional Ambiental GOES-13. Sin embargo, a pesar de la importante contribución de los SCM en la producción de precipitaciones en el país, para mejorar los pronósticos de las condiciones meteorológicas adversas y de los fenómenos meteorológicos asociados a SCM, el Ideam emplea técnicas manuales basadas en inspección visual. Situación asociada a la inexistencia de personal capacitado en técnicas de procesamiento digital de imágenes meteorológicas en el instituto, así como a la ausencia de un sistema de almacenamiento robusto que le permita guardar la información extraída por dichas técnicas para análisis futuros.

En el análisis de SCM, como en muchas otras aplicaciones, existe la necesidad de almacenar y gestionar datos geométricos, geográficos o espaciales, es decir datos relacionados con el espacio \cite{Michael2002}. Los actuales sistemas de bases de datos espaciales son capaces de gestionar propiedades geométricas, topológicas y temáticas de objetos geográficos \cite{Brinkhoff2011}, sin embargo no hay evidencia de su uso en la representación y almacenamiento de SCM, los cuales se caracterizan por ser objetos en movimiento que cambian de forma y tamaño continuamente. 

\section{Planteamiento del problema}
\begin{enumerate}
	\item El primer problema consiste en establecer con exactitud cuáles de las nubes presentes en imágenes meteorológicas son en efecto SCM.
	\item El segundo problema consiste en determinar si la información de las series de tiempo de SCM podrían representarse en un sistema de bases de datos espaciales convencional que facilite el estudio de su evolución.
\end{enumerate}

\section{Propósito y objetivos}
Este estudio se enfoca en extraer sistemas convectivos de mesoescala (SCM) presentes en Colombia, a partir de imágenes meteorológicas multiespectrales obtenidas del satélite GOES-13 y representar sus características en una base de datos espacial.

Los objetivos específicos de este estudio son los siguientes:
\begin{enumerate}
	\item Extraer SCM a partir de información de varios canales espectrales de imágenes meteorológicas mediante el uso de técnicas digitales.
	\item Examinar si las bases de datos datos espaciales convencionales permiten representar las series de tiempo de SCM extraídas de imágenes meteorológicas.
\end{enumerate}

 
\section{Preguntas de investigación e hipótesis}
\subsection*{Preguntas de investigación}
Los interrogantes abordados en el presente estudio son los siguientes:
\begin{enumerate}
	\item ¿Mejora la exactitud en la detección de SCM a partir de imágenes meteorológicas si se emplea información de varios canales espectrales en lugar de usar un solo canal como lo hacen las técnicas tradicionales?
	\item ¿Cuales son las ventajas y limitaciones de las bases de datos espaciales convencionales para representar series de tiempo de SCM extraídas de imágenes meteorológicas?
\end{enumerate}

\subsection*{Hipótesis de investigación}
El presente estudio se basa en las siguientes hipótesis:
\begin{enumerate}
	\item Al emplear información de varios canales espectrales de imágenes meteorológicas en lugar de usar un solo canal como lo hacen las técnicas tradicionales, es posible obtener resultados más exactos en la detección de SCM.
	\item Las bases de datos espaciales convencionales son una tecnología apropiada para la representación de series temporales de SCM extraídas de imágenes meteorológicas.  
\end{enumerate}

\section{Delimitación y Alcance}
\subsection*{Alcance temático}
\label{sec:tematico}
El presente estudio se encuentra enmarcado dentro de las etapas del análisis de sistemas convectivos de mesoescala (SCM), el cual es útil en muchas aplicaciones meteorológicas, como por ejemplo el pronóstico del estado del tiempo desde el espacio. 

Las etapas que son comunes a la mayoría de trabajos de análisis de SCM y por lo tanto es posible generalizarlas corresponden a: (i) detección: comprende las técnica de identificación de nubes correspondientes a SCM, (ii) seguimiento: comprende las técnicas de monitoreo del movimiento de SCM a partir imágenes consecutivas, (iii) pronóstico: comprende las técnicas de predicción de SCM basada en su evolución, a partir de instantes de tiempo anteriores y (iv) verificación: comprende una metodología de validación de los resultados obtenidos en cada una de las etapas anteriores. 

Durante el estudio tan solo se abordará la etapa de detección, por ser la más importante del proceso \cite{Tsonis1988,Lensky2008}, puesto que se debe garantizar con exactitud que las nubes presentes en las imágenes meteorológicas son en efecto SCM, condición necesaria para realizar posteriormente su seguimiento y pronóstico de manera acertada. Adicionalmente, se realizará la representación de los SCM detectados y extraídos de imágenes meteorológicas en una base de datos espacial para facilitar su uso en las fases siguientes.

\subsection*{Alcance temporal}
\label{sec:temporal}
Los algoritmos de pronóstico de SCM tienen en cuenta las características de propagación y movimiento de los mismos \cite{Scofield2004}, siendo su pronóstico una estimación realizada en más de una escala de tiempo de pocas horas, por lo general 3-6 h \cite{Lensky2008,Levizzani2007,Mukhopadhyay2012}, en un lugar determinado, muy útil en la predicción inmediata del estado futuro y la evolución de un MCS \cite{Shukla2012,Zahraei2012a}. 

En este sentido, las imágenes de satélite, especialmente las adquiridas a partir de satélites geoestacionarios, ofrecen la oportunidad de realizar un seguimiento y estudio de la evolución de MCS, gracias a su visión global y alta frecuencia temporal, por lo general de 30 min, existiendo numerosos estudios que se han llevado a cabo para examinar las propiedades estructurales y ciclo de vida de MCS a partir de dichos datos \cite{Shukla2012}. Bajo esta consideración, durante la presente investigación se emplearán series temporales de 6 a 12 imágenes meteorológicas consecutivas, adquiridas por el satélite GOES-13 durante el año 2013.

\subsection*{Alcance espacial}
La extensión geográfica cubierta por las imágenes meteorológicas que serán empleadas durante la presente investigación, corresponderán a una zona tropical de latitudes ecuatoriales comprendida principalmente por el territorio colombiano, que se caracteriza por la presencia de un gran numero de sistemas convectivos de mesoescala (SCM) desarrollados principalmente sobre el oeste del país, tanto en tierra como en la costa del Pacífico, los cuales contribuyen al 70\% de la precipitación anual, de acuerdo a lo mostrado por los datos de Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) durante el período 1998-2002 \cite{Sakamoto2011}.

\section{Importancia y Justificación}
A los sistemas convectivos de mesoescala (SCM) se les atribuye la producción de la mayor parte de las precipitaciones presentadas en regiones tropicales, tanto en latitudes ecuatoriales como en latitudes medias, las cuales a su vez originan algunas condiciones climáticas extremas \cite{Machado2004, Vila2004}. Sobre Colombia se localizan un gran numero de SCM, los cuales de acuerdo a lo mostrado por los datos de Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) durante el período 1998-2002, contribuyen aproximadamente al 70\% de la precipitación anual del país \cite{Sakamoto2011}.

Siendo la precipitación sin duda una de las magnitudes meteorológicas que tiene un impacto directo en la vida humana que otros fenómenos atmosféricos rara vez tienen, el cual se manifiesta a través de lluvias intensas y crecientes súbitas \cite{Levizzani2002,Perona2008}. El conocimiento de los procesos y evolución de las zonas atmosféricas susceptibles de precipitar es un aspecto importante para comprender el estado del tiempo y el clima, con miras a reducir la vulnerabilidad de los efectos causados por este fenómeno \cite{Vila2008,Delgado2008}, por lo tanto es esencial detectar con exactitud SCM para mejorar los pronósticos de precipitación e inundaciones \cite{Michaelides2008}.

Al respecto, se destaca la fuerte “ola invernal” asociada al Fenómeno de La Niña, producida por SCM, que azotó a gran parte del territorio Colombiano entre el segundo semestre de 2010 y el primer semestre 2011, dejando consecuencias devastadoras sobre la población y las actividades económicas del país, siendo uno de los fenómenos más fuertes de su género, de acuerdo con los registros de los organismos especializados los cuales confirmaron además que Colombia, al lado de la India y Pakistán, fueron los países más afectados en el planeta por ese fenómeno natural \cite{ColombiaHumanitaria}.

De acuerdo con las cifras presentadas por la Presidencia de la República a través de Colombia Humanitaria \cite{ColombiaHumanitaria}, dicho fenómeno provocó en el país la emergencia masiva más grande y prolongada en la historia reciente. Siendo afectado el 80\% del territorio nacional, donde 1.060 municipios en 29 departamentos, sufrieron las consecuencias del exceso de lluvia. Algunas de las cifras que reflejan la magnitud de los daños, son las siguientes: más de 400 personas murieron y cerca 1.500.000 hectáreas se inundaron, destruyendo cultivos y áreas de pastoreo. Cerca de 2.400.000 personas resultaron damnificadas. Por lo menos 2.000 vías sufrieron daños así como cerca de 2.300 edificaciones institucionales y unos 500 sistemas de acueducto.

\subsection*{Justificación social}
Los resultados derivados del presente estudio pueden contribuir a mejorar la detección y extracción de SCM presentes en el país, lo cual sería de utilidad para la prevención de catástrofes asociadas con la ocurrencia de precipitaciones extremas y fenómenos severos producidos por dichos SCM, permitiendo mejorar las alertas tempranas sobre fenómenos atmosféricos de esta naturaleza y reducir así la vulnerabilidad ante futuros eventos, siendo esta una necesidad apremiante para el bienestar social de Colombia.

\subsection*{Justificación teórica}
El estudio propuesto busca mediante información de varios canales espectrales de imágenes meteorológicas mejorar la extracción de SCM, resultados que permitirán contrastar la exactitud de los SCM detectados mediante técnicas tradicionales que emplean umbrales TB aplicados tan solo sobre los canales TIR. Adicionalmente al emplear bases de datos espacio-temporales para la representación de SCM se obtendrá una base de conocimiento sobre los mismos. 

\subsection*{Justificación practica}
De acuerdo a los objetivos del estudio, su resultado permitiría dar soluciones concretas a las limitaciones existentes para detectar SCM a partir de imágenes meteorológicas, limitaciones impuestas por las técnicas manuales basadas en inspección visual y las técnicas digitales basadas en umbrales de temperatura de brillo (TB), que inciden en los pronósticos de precipitaciones realizados a partir de imágenes de satélite. Por otra parte, con la implementación de una de base de datos espacial para la representación de los SCM extraídos de la imágenes meteorológicas, se proveerá de un sistema de almacenamiento que facilitará la extracción futura de conocimiento sobre los mismos, siendo útil en las fases posteriores del análisis de SCM.

Los resultados obtenidos del estudio serán de utilidad para el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia (Ideam), quien viene implementando, actualizando y mejorando los modelos hidrometeorológicos y aplicativos informáticos que permiten la asimilación y el análisis de la información de las variables de tiempo real con mayor cobertura espacial y temporal, con el fin de suministrar pronósticos y alertas tempranas para evitar la pérdida de vidas humanas y reducir los impactos negativos de las amenazas de origen hidrometeorológico y climático. 

\subsection*{Justificación metodológica}
Para lograr los objetivos del estudio, se recurre al empleo de datos provenientes del satélite geoestacionario GOES-13, que produce imágenes de América del Sur en cinco canales, correspondientes a diferentes bandas de longitud de onda, permitiendo observar y/o cuantificar diversas características de las nubes. Siendo ventajas de dichas imágenes: la alta frecuencia temporal, que permite obtener una imagen cada media hora, la resolución espacial, de aproximadamente 4 km y su carácter operativo, es decir, la prestación de servicio continuo. Los datos serán procesados de manera digital en herramientas de software matemático y/o estadístico, sobre los cuales se llevará a cabo la implementación de algoritmos de aprendizaje maquina (ML) existentes, para ser aplicados sobre las imágenes meteorológicas en la extracción de SCM. 

A pesar de que se podría también emplear información proveniente de radares terrestres, los cuales permiten obtener estimaciones de la tasa instantánea de precipitación y de la estructura interna de los SCM presentes en un área, actualmente en Colombia tan solo se cuenta con tres radares operativos de este tipo, dos de los cuales pertenecen a la Aeronáutica Civil de Colombia pero no son usados con fines meteorológicos, y un tercer radar usado con fines meteorológicos que pertenece al Sistema de Alerta Temprana de Medellín y Valle de Aburrá (SIATA). Sin embargo, considerando que actualmente el Ideam no tiene acceso a dicha información, no se contempla el uso de la misma durante el desarrollo del presente estudio.

El resultado obtenido sera comparable en términos de exactitud con los resultados obtenidos a partir de técnicas tradicionales de detección de SCM, comparación que se realizara tomando como referencia, datos correspondientes al producto 3B42 de NASA-TRMM, que utiliza una combinación de infrarrojo térmico y microondas pasiva para proveer datos de precipitación cada tres horas con resolución espacial de 30 km. El método que exhiba una mayor exactitud en la detección de SCM, será aplicado sobre un conjunto de imágenes consecutivas para la extracción de series de tiempo de SCM, las cuales  se representaran en una base de datos espacial que facilitara posteriormente el estudio de la evolución de SCM.

En este sentido, los resultados esperados del estudio están soportados en datos, herramientas y técnicas validas en el medio y propias de la geomática.

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